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torchMoji

基于表情符号的情感分析深度学习模型

TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。

gitmoji - GitHub 提交信息的表情符号标准化指南
GitHubGithubGitmoji开源项目提交信息标准化表情符号
Gitmoji 项目致力于规范化 GitHub 提交信息中的表情符号使用。通过查看特定表情符号,开发者可以快速理解提交的目的。该项目提供了详细使用指南、npm 依赖包,以及名为 gitmoji-cli 的命令行工具,方便在提交信息中交互式使用表情符号。Gitmoji 旨在提高代码协作效率,使提交历史更加直观易懂。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
twitter-xlm-roberta-base - XLM-T 基于推特的多语言模型用于情感分析和跨语言任务
GithubHuggingfaceXLM-Roberta-base多语言开源项目情感分析推特模型自然语言处理
XLM-T是一个基于XLM-RoBERTa架构的多语言模型,通过1.98亿条多语言推文训练而成。该模型专门用于Twitter数据分析,支持30多种语言的情感分析和跨语言相似度计算。XLM-T还提供了一个覆盖8种语言的统一Twitter情感分析数据集,可作为多语言自然语言处理任务的基准模型,并支持针对特定应用场景的进一步微调。
Animated-Fluent-Emojis - Microsoft Teams动画表情符号集中平台
Fluent EmojiGitHubGithubMicrosoft TeamsREADME文件动画表情开源项目
Animated-Fluent-Emojis项目汇集了Microsoft Teams的全部动画表情符号,提供便捷的搜索、下载和复制功能。开发者可轻松获取PNG格式或HTML标签,用于个人项目、README文件或其他文档中。该平台旨在简化动画表情符号的使用过程,提高项目的表现力和互动性。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - JavaScript情感分析中的ONNX优化
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebML变压器开源项目情感分析模型
基于ONNX权重实现Transformers.js的兼容性,能够快速执行情感分析。安装Transformers.js库后,即可使用预训练模型进行高效的文本情感分析。这种方法有效提高了模型运行速度,并支持WebML,是JavaScript开发者的重要工具。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架,专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计,支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点,帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档,用户可以轻松开始使用NeMo框架,无论是在任何云端还是本地环境中。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习
这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型,实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪:悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取,为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中,通过Mojo的SIMD和矢量化原语,将Python性能提升近250倍
GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理
llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中,通过Mojo的SIMD和矢量化原语,将Python性能提升近250倍。在多线程推理中,Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%,在CPU上进行baby-llama推理时,性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型,包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。
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